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조용현,이동현,김선희,조용현 대한마취통증의학회 2017 Anesthesia and pain medicine Vol.12 No.1
Osteonecrosis of the femoral head (ONFH) can cause femoral head depression and cortical discontinuity. Treatment for ONFH remains challenging. We performed botulinum toxin type A injection to psoas major muscle in five patients with radiological femoral head collapse (Association Research Circulation Osseus classification stage III) who were non-responsive after two years of conservative treatment (tramadol 200 mg/day, mefenamic acid 1,000 mg/day). At two weeks after the procedure, their mean hip pain was decreased from 88 ± 0.4/100 mm to 22 ± 0.4/100 mm based on visual analogue scale (VAS). The pain was maintained at a minimum of 20/100 mm and a maximum of 30/100 mm in VAS for at least six weeks after the procedure. These values were mean ± SD. These patients were followed-up for 6 months. There was no exacerbation of pain from repeated (three times) botulinum toxin type A injection to the psoas major muscle.
다중기록 방식에 의한 대용량 시간 스위치의 구성에 관한 연구
조용현,오창렬,박권철,박항구 한국통신학회 1989 韓國通信學會論文誌 Vol.14 No.4
본 연구에서는 일정한 용량 및 호출시간을 가진 메모리 소자로 기본단위의 시간 스위치를 구성하고, 이 스위치를 프레인(가로)과 그룹(세로)별로 배열하는 다중기록 방식에 의한 대용량(NK 바이트) 시간 스위치의 실현 방안을 제시하였다. 또한 62.5ns 호출시간 및 1K 바이트 용량의 CMOS SRAM을 이용하여 1K바이트 용량 시간 스위치를 기본단위로 구성하고, 제시된 다중기록 방식에 의해 현재의 반도체 기술로 실현에 어려움이 있는 8K 바이트 이상의 대용량 시간 스위치를 구성하였다. This paper describes a composition of time switch with a large capacity(NK byte) by multi-write method. The method arranged a basic unit in a plane and a group, which is composed by 1K byte time switch using a memory elements with a fixed access time and capacity. And the time switch of large capacity is composed by multi-write method, which is more than 8K byte capacity with many constraints by using today's semiconductor development techniques, then a basic unit is the 1K byte time switch using a CMOS SRAM with 62.5ns access time and 1K byte capacity.
조용현,Jo, Yong-Hyeon 한국전자통신연구원 1984 전자통신 Vol.6 No.2
This paper proposes an optimal control scheme for shaft position control using microcomputer-based state-variable feedback. In this scheme a performance index was set up in order to ruduce the overshoot and improve the steady- state response speed, and the time-variant system parameters were identified in real time for optimal control. As a result of experiment, the over-shoot was not occured and the response speed was improved 2. 9 times about proportional control. This scheme improves the performance against the variation of load and sampling time, and adding the integral control in this scheme can reduce the steady-state error without any change in response time.
효율적인 학습규칙의 신경망 기반 독립성분분석을 이용한 영상신호의 분리 및 특징추출
조용현 한국지능시스템학회 2003 한국지능시스템학회논문지 Vol.11 No.3
This paper proposes a separation and feature extraction of image signals using the independent component analysis(ICA) based on neural networks of efficient learning rule. The proposed learning rule is a hybrid fixed-point(FP) algorithm based on secant method and momentum. Secant method is applied to improve the performance by simplifying the 1st-order derivative computation for optimizing the objective function, which is to minimize the mutual informations of the independent components. The momentum is applied for high-speed convergence by restraining the oscillation in the process of converging to the optimal solution. The proposed algorithm has been applied to the composite images generated by random mixing matrix from the 10 images of 512x512-pixel. The simulation results show that the proposed algorithm has better performances of the separation speed and rate than those using the FP algorithm based on Newton and secant method. The proposed algorithm has been also applied to extract the features using a 3 set of 10,000 image patches from the 10 fingerprints of 256 256-pixel and the front and the rear paper money of 480x225-pixel, respectively. The simulation results show that the proposed algorithm has also better extraction speed than those using the another methods. Especially, the 160 basis vectors(features) of 16 16-pixel show the local features which have the characteristics of spatial frequency and oriented edges in the images. 본 연구에서는 효율적인 학습규칙의 신경망 기반 독립성분분석기법을 이용한 영상신호의 분리와 특징추출을 제안하였다. 제안된 학습규칙은 할선법과 모멘트를 이용한 조합형 고정점 학습알고리즘이다. 여기서 할선법은 독립성분 상호간의 정보를 최소화하기 위한 목적함수의 최적화 과정에서 요구되는 1차 미분에 따른 계산을 간략화하기 위함이고, 모멘트는 최적화 과정에서 발생하는 발진을 억제하여 보다 빠른 학습을 위함이다. 제안된 기법을 512×512의 픽셀을 가지는 10개의 영상을 대상으로 임의의 혼합행렬에 따라 발생되는 혼합영상의 분리에 적용한 결과, 뉴우턴법에 기초한 기존의 알고리즘과 할선법만에 기초한 알고리즘보다 각각 우수한 분리률과 빠른 분리속도가 있음을 확인하였다. 또한 256×256 픽셀의 10개 지문영상과 480×225 픽셀의 지폐영상에서 선택된 각각 10,000개의 3가지 영상패치들을 대상으로 적용한 결과, 제안된 기법은 뉴우턴법이나 할선법의 알고리즘 보다도 빠른 특징추출 속도가 있음을 확인하였다. 한편 추출된 16×16 펙셀의 160개 독립성분 기저벡터 각각은 영상 각각에 포함된 공간적인 주파수 특성과 방향성을 가지는 경계 특성이 잘 드러나는 국부적인 특징들임을 확인하였다.